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面向成果转化的知识图谱研究及应用

张龙斌  
【摘要】:近些年来,我国科技成果转化产值不断增长,但是成果转化率仍不高,高校科研院所的大部分成果没有得到有效转化,症结所在主要是成果转化供需双方信息不对称,作为需求方的企业希望找到某一领域的科技人才解决技术难题,却苦于无法快速得知科技人才的研究能力信息,这些科技人才相关信息的缺失导致企业无法对某一科技人才做出客观的评价和判断,从而难以找到合适的科技人才。本文应用知识图谱技术实现对科技大数据的深层挖掘,为成果转化需求方提供更丰富的信息,进一步促进科技成果转化。知识图谱是结构化的方式描述客观世界中概念、实体及其间关系。近年来,知识图谱在语义搜索、知识问答、大数据分析与决策上得到了广泛地应用,其强大的知识管理能力逐渐突显,知识图谱的研究及应用逐渐从通用领域向各个垂直领域普及。本文研究的知识图谱是聚集了各种类型科技文献数据,通过对数据的整理、关联、计算挖掘出有效的知识,以可视化的方式直观展示,为多元化文献一站式检索以及对应的科技人才信息展示提供可能,提高企业寻找科技人才的效率,加快成果转化,为我国建设创新型国家的战略目标添砖加瓦。本文的主要研究工作如下:(1)完成了基于海量科技资源的知识图谱构建,提出一整套可行的面向成果转化的科技资源知识图谱构建方法。在此基础上,根据知识图谱的应用特点将知识计算抽象为实时近似知识计算、离线全量数据批处理的知识计算、图结构知识计算三大类。(2)针对实时近似知识计算,以区域研究热点分析应用为例阐述如何利用在线聚集算法实现实时近似的知识计算,同时提出一种优化的采样算法进一步提高在线聚集算法的处理效率;针对离线全量数据批处理知识计算,以专家多维度能力刻画应用为例阐述如何利用Hadoop框架实现离线批处理的知识计算;最后,针对图结构知识计算,以专家关系网络挖掘为例阐述如何利用Neo4j实现基于图数据库的知识计算。(3)将以上知识图谱构建及知识计算研究成果应用于科技人才搜索与推荐平台中,验证本文研究成果的有效性和可行性,以可视化的形式为用户展示多维度科技资源信息,促进成果转化。


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